基于二元分割的多变点估计

以含有多个均值变点的时间序列数据为研究对象,将最小二乘法与二元分割相结合,提出了最小二乘二元分割方法(LSBS),改进间隔较小时二元分割方法无法检测两个相邻变点的缺点.并对铁路旅客量数据进行实证分析,统计模拟结果显示,改进方法很大程度上提高了多变点估计的准确性.     

一种快速的虹膜定位算法

提出一种结合傅里叶描绘子和最小二乘法的虹膜定位算法.在虹膜内圆定位时,先用改进的轮廓跟踪算法检测二值化瞳孔边缘的点序列,再用傅里叶描绘子提取该点序列的整体轮廓,最后用最小二乘法拟合内圆.在虹膜外圆定位时,先利用虹膜左、右部分的灰度梯度信息,提取外边缘点序列,再用最小二乘法拟合外圆.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速...     

用最小二乘直线法求取直线度误差

通过与两端点直线法和最小区域法对比的方法,利用最小二乘原理,介绍了采用最小二乘直线法求取直线度误差的方法,并对最小二乘直线法求取直线度误差的可行性进行了探讨.     

用最小二乘直线法求取直线度误差

通过与两端点直线法和最小区域法对比的方法,利用最小二乘原理,介绍了采用最小二乘直线法求取直线度误差的方法,并对最小二乘直线法求取直线度误差的可行性进行了探讨。     

一种基于突变信号分析和最小二乘法的指纹图像分割算法

针对指纹图像分割的问题,笔者提出了一种基于小波变换突变信号分析原理对指纹边缘进行检测。并结合最小二乘法拟合方法的指纹检测和分割算法。该算法首先将原指纹图像利用平滑函数进行平滑处理,然后使用高斯函数的一阶导数卷积计算水平和垂直方向的突变点,最后使用最小二乘法从不同方向拟合突变点。实验结果表明,该方法能够准确地将指纹图像从背景图像中分割出来。     

鲁棒递推偏最小二乘法

针对时变模型建模或大数据量情况下建模过程中的野点检测问题,提出了鲁棒递推偏最小二乘法(RRPLS).通过将递推偏最小二乘法(RPLS)与鲁棒主分量回归算法(RPPSV)相结合,实现分块野点检测算法,有效地解决了一般野点检测算法的计算量大的问题.仿真说明鲁棒递推偏最小二乘法不但能检测出数据中的野点还能大量减少建模时间,最后给出了在交流异步电力测功机系统的应用实例.     

最大偏向角法测光栅常量实验的数据处理

研究了最大偏向角法测量光栅常量实验的数据处理方法,分析了光栅常量测量产生较大误差的原因,提出了减小该误差的方案,把最小二乘法引入到该实验数据的处理中,并在MATLAB中编写了相应的数据处理程序,实践证明用最小二乘法处理该实验数据的方法合理且精度高,且用最小二乘法拟合出离散数据点满足的曲线方程再联立方程求解消失点的位置的方法有效地解决了消失点的位置精确读数困难的问题.     

用程序求解最小二乘拟合多项式的系数

本文简单介绍了曲线拟合的概念,最小二乘法原理以及最小二乘拟合多项式问题,然后主要利用C语言设计求解最小二乘拟合多项式的系数程序,只要输入给定的数据点和相应拟合多项式的次数,运行该程序后就能准确地,高精度地获得最小二乘拟合多项式的系数.     

一种基于区域搜索的平面度误差评定方法

以给定平面度误差的评定为例,分析最小二乘法和最小包容区域法的算法模型,并提出一种基于区域搜索的评定平面度误差的方法.在三坐标测量机上,对被测平面进行采样点坐标数据提取,分别用基于搜索逼近法的最小二乘法和最小包容区域法实现给定平面度误差的评定.结果表明,基于搜索逼近法的最小包容区域法与最小二乘法相比,其评定结果精度提高了5.97%,且符合最小条件.     

权函数支持域尺寸和场节点间距对移动最小二乘法拟合精度的影响

移动最小二乘法作为一种拟合插值方法,当其基函数采用非正交基时,移动最小二乘法中采样点支持域尺寸、节点间距大小将影响到力矩矩阵的可逆性.力矩矩阵可逆是移动最小二乘法拟合成功的必要条件.因此如何合理地选取节点间距及采样点支持域尺寸以确保力矩矩阵可逆,成为移动最小二乘法应用过程中的一个重要环节.其值的选取也是移动最小二乘法主要误差来源之一.理论上,至今仍无法推导出采样点支持域尺寸及节点间距最优取值.实践中,可通过拟合实验寻找支持域尺寸、节点间距的变化规律,给出具有建议性的取值范围.本文在节点均匀分布的情况下,对其变化规律进行研究并提出了可以保证插值精度的支持域尺寸、节点间距的建议取值.     

Hybrid Model Based on Wavelet Decomposition for Electricity Consumption Prediction

The effective supply of electricity is the basis of ensuring economic development and people's normal life. It is difficult to store electricity, as leading to the production and consumption must be completed simultaneously. Therefore, it is of great significance to accurately predict the demand for electricity consumption for the production planning of electricity and the normal operation of the society. In this paper, a hybrid model is constructed to predict the electricity consumption in China. The structural breaks test of monthly electricity consumption in China from January 2010 to December 2016 is carried out by using the structural breaks unit root test. Based on the existence of structura breaks, the electricity consumption data are decomposed into low-frequency and high-frequency components by wavelet model, and the separated low frequency signal and high frequency signal are predicted by autoregressive integrated moving average(ARIMA) and nonlinear autoregressive neural network(NAR), respectively. Therefore the wavelet-ARIMA-NAR hybrid model is constructed. In order to compare the effect of the hybrid model, the structural time series(STS) model is applied to predicting the electricity consumption. The results of prediction error test show that the hybrid model is more accurate for electricity consumption prediction.     

论腐败的内涵

本文从古今中外有关腐败的论述中概括出腐败的涵义,并从定性的角度分析了腐败应包括三大要素:腐败的主体是国家公共权力主体;腐败现象违反或背弃公共权力规范和规则;腐败的目的是谋取不正当的私利。     

基于AR(1)的多个结构突变点的面板单位根检验

讨论了在AR(1)面板数据模型中,其个体效应上存在多个结构突变点的单位根检验问题.首先通过构造虚拟变量建立模型,假设模型中误差项为序列相关,得到模型的单位根检验统计量;然后在时间维度T有限横截面维度N无穷时得到统计量的渐近分布;最后利用蒙特卡洛模拟验证检验结果并进行实证分析,对中原经济区的宏观经济变量GDP进行单位根检验,结果表明考虑两个结构突变点后的GDP数据是平稳的.     

核供热堆失水自然循环断流时的流动不稳定性

为研究一体化布置的核供热堆在破口失水事故时主回路冷却剂的自然循环断流过程，在５ＭＷ核供热堆热工水力模拟回路ＨＲＴＬ－５上进行了实验研究。在发生小破口失水事故后维持加热功率为额定功率的５％或２０％。实验结果表明，在自然循环断流过程中主回路可能发生倒流和流量振荡，这是由于破口失水和降压闪蒸联合作用的结果，是由于两相流体密度发生变化引起的。     

关于股票数据波动性的多变点研究

目前对金融时间序列模型结构变化问题主要集中于对单变点的研究,但在许多情况下,金融数据可能出现多个变点,因此,对实际问题的研究需要检验多变点的存在,需要对变点的个数以及变点发生的时刻作出估计.本文讨论了股票数据均值的多变点检验问题.在原假设下给出统计量的极限分布及渐近临界值的解析表达式.并且在递归检验的过程中同时得到变点时刻与变点个数估计.最后用实例分析说明了方法的有效性.     

平班水电站运用"黑启动"的可行性

“黑启动”是在电网崩溃的时候，机纽能在第一时间反应，迅速启动，使整个电网恢复供电，弥补电力系统的损失．平班水电站有运用“黑启动”的诸多优越性。     

对美国海权之路"天时"的思考

踏上海权之路伊始,美国极力避免挑战海军强国,通过与法国的私掠战、第二次英美战争以及南北内战锻炼了自己的海军队伍。19世纪末,利用英国受困于欧洲的有利国际形势,美国通过在大西洋采取守势,向太平洋扩张,实现了海权的振兴。美国的海权发展历程表明,只有在适宜的国际环境下,应“天时”而动,才能突破海权强国的围剿,实现海权的飞跃。     

基于LabVIEW的潜油电泵数据采集系统

应用LabVIEW虚拟仪器现场可编程门阵列(FPGA)对潜油电泵的电压、电流参量进行实时数据采集,通过上位机对采样数据进行分析处理,得到潜油电泵的视在功率、有功功率、无功功率和功率因数,并与电能质量检测仪检测数据进行对照。系统硬件采用NI sbRIO-9606和NI9683夹层板配合使用,突破了传统的依靠DAQ助手的硬件采集,基于现场可编程门阵列(FPGA)的数据采集系统,由软件构成采集功能芯片,可控性强,准确性高,应用性好。实验表明,该系统在误差允许范围内能够对数据进行准确采集。     

有限样本递归均值调整单位根检验与Bootstrap研究

针对理论研究和模拟研究参数设置不一致问题,推导零均值递归均值调整单位根检验功效公式,结果表明其分布在大样本下与非零均值结果相同.为纠正临界值检验的不足,提出了3种Bootstrap样本构造方法,证明了Bootstrap方法既可以用于研究检验水平也可以分析检验功效.蒙特卡洛模拟表明,Bootstrap方法不但具有完美的检验水平和较低的水平扭曲,而且也具有功效优势; 实证研究结论也表明Bootstrap方法可以用于实际序列的单位根检验.研究结论既丰富了单位根递归均值调整检验理论,也为实证研究提供一种新检验方法.     

基于倒变异高阶谱的周期性突变识别方法

分析了带有周期性突变成分信号的频域特征,提出了识别周期性突变的倒变异高阶谱方法,该方法首先对信号的FFT所得数据进行调整,并根据周期性突变的特点设计了新的高阶谱频率函数,由频率函数可得到变异高阶谱,进而对变异高阶谱的某些频率取纵向切片计算倒谱,得到倒变异高阶谱.基于倒变异高阶谱的周期性突变识别方法可充分利用FFT所得的正负频率域的所有数据,扩充了高阶谱的生成空间,提高了对周期性突变的识别效果.试验表明所提方法可准确识别周期性突变和突变的周期,具有一定的实际应用价值.